Семинар ANR-Lab "Техносоциальные институты: метаонтологическая концептуализация"
10 марта в 15:00 сотрудник ANR-Lab Петар Ковачевич представит доклад "Техносоциальные институты: метаонтологическая концептуализация".
В современном мире появляются новые формы институтов — криптовалюты, NFT, вики, соцсети, цифровые рынки и другие. Они работают в техносоциальной среде (городской трафик, метавселенная, Web 3.0), но их все труднее объяснять с помощью привычных теорий.

На семинаре мы обсудим, почему старые модели институционального анализа не подходят для новых реалий и предложим свежий взгляд — концепцию техносоциальных институтов (ТСИ). Петар расскажет, как такие институты устроены, почему их стоит рассматривать не только как социальное, но и как технологическое явление, а также представит подход к их анализу и проектированию.

Язык семинара: английский.
Регистрация по ссылке.

❗️ Семинар перенесён!

‼️Вакансия стажера-исследователя в ANR-Lab
В рамках кампании дополнительного набора студентов и аспирантов НИУ ВШЭ в ANR-Lab открыта позиция стажера-исследователя (1 место для студента бакалавриата или магистратуры и 2 места для аспирантов). Дедлайн для подачи заявок – 12 марта.

Мы часто рассказываем о наших сотрудниках и их исследованиях, а если вы ходите на наши семинары, то, скорее всего, знаете весь наш коллектив: молодой, амбициозный и разносторонний. Возможно, именно вы лучший претендент на личную кружку в лаборатории и участие в наших академических и коммерческих проектах?

Подробнее о вакансии и о том, как подать заявку. Ждём вас!

Друзья, к сожалению, весенние болезни продолжают атаковать нашу лабораторию, семинар переносится! Он будет проведён позже, ближе к дате мы его анонсируем.
Спасибо за ваше понимание, не болейте! 🧡💙

Кто-то считает, что в любом деле важнее результат, а кто-то - что процесс. Но если смотреть только на результат, то у всех наших жизней будет один конечный результат - это смерть.

Используя метод анализа последовательностей, мы смотрим на социальную реальность как на последовательность событий, и изучаем не шансы отдельных событий, а последовательности событий целиком. Поэтому этот метод отлично подходит для изучения и выделения схожих траекторий в жизни, образовании и карьере. Мы приглашаем вас обогатить свою биографию знанием этого метода!

17 марта в 15:00 на регулярном семинаре ANR-Lab стажер-исследователь Лаборатории Лика Капустина расскажет о методе анализа последовательностей, кейсах его использования в социальных науках, и как быть, если у вас есть не результаты опросов или административные данные, а тексты биографий.

Регистрируйтесь на семинар, если хотите участвовать в дискуссии, или приходите послушать трансляцию в канале!

Семинар уже через полчаса! Приходите на трансляцию в канал ☺️

Russian Drama Corpus
Откуда мы знаем, кто главный герой пьесы? “Так сказала учительница по литературе”, ответят некоторые, или прочтут пьесу и выдадут анализ на 10 страниц. Но продвинутые прогульщики из физмата обратятся к корпусу русской драмы (Russian Drama Corpus), который является частью проекта DraCor (Drama Corpora Project) — инициативы, направленной на создание цифровых коллекций драматических произведений на различных языках. Этот проект ориентирован на так называемые "программируемые корпуса", что означает возможность программного доступа к данным и их анализа через API.

В корпусе представлены пьесы с 18 по 20 век, это около 200 русских драматических произведений, охватывающих период. В корпусе представлены пьесы таких известных авторов, как Александр Пушкин или Антон Чехов, а также менее известных драматургов. Данные содержат разметку, позволяющую извлекать информацию о персонажах, их взаимодействиях, структуре сцен и диалогах, что делает этот набор данных особенно полезным для исследований.Тексты закодированы в формате TEI-P5, широко используемого в гуманитарных науках для структурирования текстов. Это кодирование позволяет, например, извлекать информацию о персонажах, диалогах или структуре пьес для дальнейшего анализа с помощью компьютерных методов.

Как начать работать? Тут как минимум три подхода:
1) Через GitHub: здесь исследователи могут найти TEI-кодированные тексты пьес и дополнительные ресурсы, которые можно скачать и использовать для собственных исследований.
2) Через сам сайт: там предоставлен удобный интерфейс для просмотра и анализа пьес. Это позволяет пользователям изучать корпус без необходимости загружать данные.
3) Или через Shiny-приложение: в нем также есть удобные визуальные инструменты, которые делают работу с корпусом доступной даже для тех, кто не обладает глубокими навыками программирования.

Семинар ANR-Lab "Структура научного взаимодействия "ведущих" и "догоняющих" университетов: сходства и различия"

24 марта в 15:00 научный сотрудник лаборатории Наталия Матвеева выступит с докладом "Структура научного взаимодействия "ведущих" и "догоняющих" университетов: сходства и различия".

🔸Существует большое количество работ, посвященных научному сотрудничеству университетов, но мало что известно о существующей структуре сотрудничества исследователей: какие структуры способствуют академическому развитию, а какие — нет. При этом структура сотрудничества исследователей может существенно влиять на обмен знаниями, распространение информации и стабильность коллективов, тем самым определяя академическое превосходство университета. В данной работе мы изучаем структуру сотрудничества трех групп университетов: ведущих зрелых, ведущих молодых и догоняющих университетов.

Язык семинара: русский.
Регистрация по ссылке.

Вакансия российского постдока в ANR-Lab
В настоящее время открыт конкурс Программы привлечения российских постдоков. В рамках конкурса открыты две вакансии постдоков (научных сотрудников) в подразделение «Международная лаборатория прикладного сетевого анализа» (ANR Lab):
🔹Вакансия постдока на проект «Исследования структуры формальных и неформальных институтов»
🔸Вакансия постдока на проект «Количественные исследования социально-экономических процессов»

Подать заявку можно до 16.05.2025.
Подробнее о вакансиях — на сайте!

3 апреля в 14:00 по московскому времени пройдет вебинар Программы российских постдоков для кандидатов. С анонсом мероприятия можно ознакомиться по ссылке. Если у вас есть коллеги, подходящие под критерии конкурсного отбора, направьте им информацию, пожалуйста.

Семинар уже через час!
Не забудьте зарегистрироваться.

Лайки как топливо для ненависти: как одобрение токсичных постов усиливает враждебность в соцсетях
Исследование американских ученых показывает: поддержка токсичных постов лайками провоцирует рост агрессии в соцсетях. Анализ миллионов твитов выявил, что ретвиты и лайки служат формой социального одобрения, усиливая последующую токсичность пользователей. Особенно сильный эффект оказывают ретвиты: они не только распространяют контент, но и сигнализируют поддержку, мотивируя авторов писать еще более агрессивно.

Методология включала анализ сетевых взаимодействий, LLM и оценку уровня токсичности твитов с помощью Perspective API. Оказалось, чем больше социального одобрения получают токсичные посты, тем выше вероятность усиления агрессивного поведения в будущем.

Если вы владелец соцсети и скоро выборы, то это отличный способ понизить уровень общения на платформе. Но для остальных встает вопрос: как подходить к тому, что мы читаем в Интернете, и не заражаться агрессивностью, если такое поведение становится одобряемым?

Дорогие абитуриенты!

День открытых дверей нашей магистерской программы Аналитика данных и прикладная статистика / Data Analytics and Social Statistics уже на подходе, и мы рады, что вы проявляете интерес к нашему мероприятию! Чтобы вы максимально эффективно использовали это событие и получили все необходимые ответы на свои вопросы, мы подготовили несколько рекомендаций о том, что стоит изучить на нашем сайте перед днем открытых дверей:

🔹Учебный план и курсы: Ознакомьтесь с учебным планом программы. Обратите внимание на предлагаемые курсы, их содержание и структуру. Это поможет вам понять, какие знания и навыки вы сможете получить.

🔸Требования к поступлению: Внимательно изучите раздел с требованиями к абитуриентам. Убедитесь, что вы понимаете, какие документы нужны для подачи заявки и какие критерии оценки будут применяться.

🔹Преподаватели и их опыт: Посмотрите информацию о преподавателях программы. Узнайте об их научных интересах и опыте работы. Это поможет вам понять, кто будет вести ваши занятия и какие уникальные знания они могут вам передать.

🔸Отзывы студентов: Прочитайте отзывы наших выпускников. Их опыт может дать вам ценную информацию о программе и помочь сформировать более полное представление о том, чего ожидать.

🔹Часто задаваемые вопросы: Не забудьте заглянуть в раздел FAQ. Возможно, вам захочется что-то уточнить дополнительно.

✍️Если у вас есть конкретные вопросы, обязательно запишите их и подготовьте для обсуждения с представителями программы на дне открытых дверей.

Мы уверены, что подготовка к этому событию поможет вам лучше понять нашу программу и сделать осознанный выбор.

✅Для участия в Дне открытых дверей необходимо зарегистрироваться.

До встречи!

В понедельник планируем безумно полезный семинар — не пропустите!

Семинар ANR-Lab "От заметок к идеям: как Obsidian меняет подход к обучению?"

🔸31 марта в 15:00 стажер-исследователь лаборатории Анфимова Ксения расскажет об особенностях работы с Obsidian для создания собственной базы знаний.

🔹В ходе семинара будет представлено использование Obsidian для эффективного управления знаниями и организации учебного процесса. Участники узнают, как благодаря внутренним ссылкам и графическому представлению заметок можно формировать сети взаимосвязанных идей, что способствует более глубокому пониманию и запоминанию материала. Будет проанализирована методика "Zettelkasten", которая позволяет не только собирать информацию, но и трансформировать её в активное знание. Кроме того, Ксения представит практические рекомендации по созданию персонализированной базы знаний, которая будет служить не только для хранения заметок, но и в качестве мощного инструмента для исследовательской рефлексии.

Язык семинара: русский.
Регистрация по ссылке.

Семинар уже через 2 часа!
Не забудьте зарегистрироваться.

Новая порция датасетов для сетевого анализа
Мы часто пишем про сетевые исследования, но также хотели бы рассказывать вам, на каких данных можно начинать делать свои собственные исследования. В этом месяце мы уже рассказывали об корпусе русской драмы, а сегодня делимся куда большим по охвату тем репозитарии с данными. На странице Центра вычислительного анализа социальных и организационных систем (CASOS), который является частью Школы компьютерных наук Университета Карнеги-Меллона, хранятся датасеты для исследователей, студентов или аналитиков, заинтересованных в изучении отношений и взаимодействий между сущностями, такими как люди, организации или концепции, посредством сетевого анализа.

Как начать работать с данными?
1) Выберете понравившийся набор данных и прочите документацию, чтобы понять структуру набора данных, например, что представляет каждый столбец в файле CSV или как организованы файлы DyNetML. Не пугайтесь формата DyNetML, если никогда с ним не сталкивались: это расширение, на основе XML, разработано CASOS для представления динамических сетей. Он особенно подходит для таких инструментов, как ORA, и поддерживает временные и многослойные сетевые данные.
🔸Если бы вы спросили нас, c какого датасета начинать, то мы предложили HatField-McCoy dataset или PR1. Если у первого интересна задумка и будет интересно сделать визуализацию про вражду между двумя сельскими семьями, то второй датасет создан именно для тренировки — это случайная сеть для демонстрации больших объемов данных. Оба датасета, как на кажется, подойду новичку в сетевом анализе. Однако для работы с ними нужно использовать ORA.
2) Вы можете воспользоваться как ORA (Organizational Risk Analyzer), это программа разработана непосредственно самим CASOS для анализа динамического анализа сети, как раз в нем можно работать с DyNetML, но он также может импортировать файлы CSV. А можете использовать любимые нами Gephi, Python (NetworkX ) или Rstudio (igraph), только нужно учитывать, что в них вы не сможете работать с DyNetML-форматом.
3) Дальше дело техники: можете построить сеть, посчитать метрики (если хотите), поиграться с визуализацией. И вот, вы великолепны! Вы смогли скачать и "поиграть с данными". Разумеется, мы не станем подробно писать скрипт для анализа и визуализации сетей чтоб жизнь медом не казалась, но у нас есть множество семинаров вам в помощь!

Открытый семинар ANR-Lab "Сила графиков: как визуализация делает исследования ярче".

7 апреля в 15:00 стажер-исследователь лаборатории Дарья Осокина расскажет об инструментах для визуализации данных в исследованиях.

🔹На семинаре вы узнаете, как превратить цифры и таблицы в графики, которые привлекут внимание и донесут ценность вашей научной работы. Мы шаг за шагом разберем процесс создания визуализаций, познакомимся с возможностями таких популярных Python-пакетов, как Matplotlib, Seaborn, Plotly и Bokeh, и выберем лучшие инструменты для разных задач. Вы также изучите ключевые принципы эффективной визуализации, чтобы ваши графики были не только эстетичными, но и понятными для аудитории. На примерах мы обсудим, как улучшить представление данных, и поделимся ресурсами для дальнейшего развития в этой области.

🔹Семинар будет полезен исследователям, которые только начинают работать с кодом, и тем, кто хочет усовершенствовать свои навыки визуализации.

Язык семинара: русский.
Регистрация по ссылке.

День открытых дверей магистерской программы «Data Analytics and Social Statistics» («Аналитика данных и прикладная статистика»)!

17 апреля в 18.00 онлайн программа «Data Analytics and Social Statistics» («Аналитика данных и прикладная статистика») проведет день открытых дверей. На вебинаре Ирина Павлова, заместитель заведующего ANR-Lab, расскажет об учебном плане, а также об особенностях обучения на магистерской программе.

Присоединившись, вы сможете узнать про специализации:
Computational Social and Network Sciences
Applied Statistics and Data Science

🔹День открытых дверей будет на английском языке. Для участия необходимо зарегистрироваться.

Ждем всех 17 апреля в 18.00!

👑 Биткоин больше не царь? Сетевой анализ криптовалютного королевства
Всё ли еще Биткоин главный или трон давно занят другими? Новое исследование строит скрытую сеть криптовалютных доходностей, чтобы показать, на чьих плечах держится криптовалютный рынок.

Постоянно появляются новости: биткоин упал, биткоин не растет и т.д. Новые коины появляются как грибы после дождя. Так кто сегодня в центре внимания — всё ещё старина BTC или кто-то поновее? Исследователи из Польши и Итали решили разобраться с помощью… сетевого анализа. Да-да, того самого, с помощью которого мы анализируем соцсети и маршруты авиарейсов.

Они исследовали, как 765 криптовалют двигались вместе с 2015 по 2022 год: буквально, как совпадали их ежедневные доходности. Затем построили сеть, где каждая вершина - это коин, а связи между ними - это схожесть движений. Дальше, анализ центральности (кто тут самый влиятельный?) и рейтинг по методу TOPSIS. Потом они взяли три масштаба:
🔹Долгосрок (2015–2022): кто стабильно на вершине.
🔸Двухлетки: как менялись лидеры со временем.
🔹Каждый день: настоящая драма с ежедневными сменами ролей.

Они посчитали корреляции Кендалла и отфильтровали шум с помощью теории случайных матриц. Потом построили минимальные остовные деревья и применили «победитель забирает всё» фильтр для выделения самых сильных связей. Центральность считали по четырём метрикам, а затем свели всё в общий рейтинг.

Кто же главный? Это не так-то просто:
🔹В долгосрочной перспективе Биткоин всё ещё держится в центре, рядом — Ethereum и Litecoin.
🔸Но если приглядеться поближе, с конца 2016 года его влияние начало снижаться. В лидеры выбивались другие крипты: стабильные монеты вроде USDT и USDC, неожиданные игроки вроде QTUM и WETH.
🔹А в ежедневной динамике сплошная игра престолов. Сегодня ты царь, завтра уже никто.

Крипторынок нестабилен не только по ценам, но и по структуре. Биткоин был первым, но власть в сети давно децентрализована: и это не метафора, а результат сетевого анализа. Мир крипты — это не монархия, а постоянно меняющаяся федерация влияний, поэтому академии трудно уследить за его развитием. Но, возможно, стоит придумать сетевые решения для анализа криптовалют в реальном времени? Или они уже есть, но мы о них еще просто не знаем? Делитесь в комментариях!